---
format: "aidr-story-markdown/v1"
id: "620a7fbe3b9603f722e8c64c3e8a796dece3bcd62f0d972777de4867286512de"
canonical_url: "https://aidr.today/620a7fbe?lang=vi"
title: "Together và Stanford giảm chi phí LLM 3x bằng Hybrid Reasoning Agents"
lang: "vi"
requested_lang: "vi"
available_langs: ["en","vi"]
translation_fallback: null
fallback_fields: []
published_at: "2026-10-14T16:23:56.000Z"
category: "Open Source"
topics: ["reasoning","open-source"]
source_urls: ["https://huggingnews.com/ai/together-and-stanford-cut-llm-costs-3x-with-hybrid-reasoning-agents-e7ee981e","https://marketbrief.now/ai/together-and-stanford-cut-llm-costs-3x-with-hybrid-reasoning-agents-e7ee981e"]
summary: "Kiến trúc agent mới tăng hiệu suất nhiệm vụ AI lên 10,4% bằng cách loại bỏ nhu cầu tạo ra một token văn bản cho mỗi suy nghĩ nội tại. Được phát triển bởi Together và Stanford, hệ thống gọi là Hybrid Reasoning Agents cho phép AI xử lý các phép tính phức tạp và logic trong không gian tiềm ẩn trước khi xuất ra văn bản để sử dụng công cụ hoặc tương tác với con người, đi chuyển khỏi yêu cầu truyền thống các mô hình phải 'nghĩ to tiếng' từng token. Phương pháp này giảm sử dụng token khoảng 40% và tăng tốc suy luận gần 2x, dẫn đến khoảng 3x tiết kiệm chi phí. Các nhà nghiên cứu đã phát hành mã nguồn, bài báo và mô hình liên quan, nêu rằng bất kỳ mô hình ngôn ngữ lớn nào hiện có đều có thể tích hợp vào khung này. Đội ngũ thêm rằng những suy nghĩ tiềm ẩn nội tại vẫn có thể đọc được để đảm bảo quá trình lý luận không phải là một hộp đen mờ át."
---

# Together và Stanford giảm chi phí LLM 3x bằng Hybrid Reasoning Agents

> [Open the canonical story](<https://aidr.today/620a7fbe?lang=vi>)

**Published:** 2026-10-14T16:23:56.000Z
**Category:** Open Source
**Topics:** reasoning, open\-source

## Summary

Kiến trúc agent mới tăng hiệu suất nhiệm vụ AI lên 10,4% bằng cách loại bỏ nhu cầu tạo ra một token văn bản cho mỗi suy nghĩ nội tại\. Được phát triển bởi Together và Stanford, hệ thống gọi là Hybrid Reasoning Agents cho phép AI xử lý các phép tính phức tạp và logic trong không gian tiềm ẩn trước khi xuất ra văn bản để sử dụng công cụ hoặc tương tác với con người, đi chuyển khỏi yêu cầu truyền thống các mô hình phải 'nghĩ to tiếng' từng token\. Phương pháp này giảm sử dụng token khoảng 40% và tăng tốc suy luận gần 2x, dẫn đến khoảng 3x tiết kiệm chi phí\. Các nhà nghiên cứu đã phát hành mã nguồn, bài báo và mô hình liên quan, nêu rằng bất kỳ mô hình ngôn ngữ lớn nào hiện có đều có thể tích hợp vào khung này\. Đội ngũ thêm rằng những suy nghĩ tiềm ẩn nội tại vẫn có thể đọc được để đảm bảo quá trình lý luận không phải là một hộp đen mờ át\.

## Sources

- [Story source](<https://huggingnews.com/ai/together-and-stanford-cut-llm-costs-3x-with-hybrid-reasoning-agents-e7ee981e>)
- [Story source](<https://marketbrief.now/ai/together-and-stanford-cut-llm-costs-3x-with-hybrid-reasoning-agents-e7ee981e>)